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2019年02月13日 | 边缘计算助力智能制造发展，AIStorm获得1320万投资
2019-02-13 来源：半导体行业观察
将计算放到到智能设备端的网络架构边缘计算已经成长起来，根据预计，到2022年，这个市场规模将达到67.2亿美元的市场。它的增长将与深度学习芯片组市场的增长一致，分析师预测，后者的市场规模到2025年将达到663亿美元。而边缘计算预计将在未来六年内占全球AI芯片组业务总量的约四分之三。
Maxim，Micrel和Semtech的前高级主管David Schie则认为，这两个市场都已经成熟。他与WSI，东芝和Arm老兵Robert Barker，Andreas Sibrai和Cesar Matias于2011年共同创建了AIStorm。这是一家位于圣何塞的人工智能（AI）创业公司，开发可直接处理可穿戴设备，手持设备，汽车设备，智能扬声器和其他物联网（IoT）设备数据的芯片组。日前，这家创业公司从生物识别技术供应商Egis Technology，成像传感器公司TowerJazz，Meyer公司和Linear Dimensions半导体公司获得了1320万美元的投资，这四家公司表示他们计划将公司的技术整合到即将推出的产品中。
担任首席执行官的Schie,表示，新资金的诸如将为AIStorm的工程和市场推广提供动力。“AIStorm的革命性方法允许在低成本模拟技术中实施边缘解决方案，”他补充说。
AIStorm称其技术为“AI-in-Sensor”处理（AIS），他们表示，这项技术不仅有可能解决传统边缘机器学习实现面对的功率和成本问题，还可以解决潜在的延迟问题。据介绍，AIStorm的专利芯片设计能够实现每秒2.5次理论操作（theoretical operations）和每秒每瓦特的10次理论操作。Schie认为，这比基于GPU的系统平均功耗低5到10倍。此外，通过使用称为开关电荷处理的技术，该技术允许芯片控制存储元件之间的电子移动，能够无需先对其进行数字化，就可以进行摄取和处理数据，进一步提高效率。
为什么最后一点重要？考虑一个指向仓库的安全摄像头。入侵者进入监控区域的情况包括总像素的一小部分，因此连接的系统必须轮询传感器的图像数据以试图找出聚焦的位置。相比之下，AIStorm的芯片让传感器本身可以处理事件，做出决策并进行分析。
“边缘应用必须在本地处理由传感器生成的大量数据，”Egis Technology首席运营官Todd Lin解释说。“数字化数据需要时间，这意味着这些应用没有时间智能地从传感器数据流中选择数据，而是必须收集大量数据并在以后处理。”
按照Schie的说法， AIStorm芯片组的可编程架构以及与流行抽象层的兼容性（如Google的TensorFlow）的优势，可以让其在智能手表和增强现实眼镜等设备上实现生物识别身份验证，或者可以应用在电池寿命为数年而非数周或数月的相机上。
TowerJazz传感器业务部高级副总裁兼总经理Avi Strum博则士说：“将传感器与成像仪结合起来，并跳过昂贵的数字化过程是非常有意义的”，“对于我们的客户来说，这将为智能，事件驱动的操作和边缘的高速处理开辟新的可能性。”
AIStorm本月对芯片进行了测试，计划明年发货。除了硅谷总部外，该公司还在亚利桑那州凤凰城和奥地利格拉茨设有办事处。
史海拾趣
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